一、GPS RTK应用中“假值”现象的分析与预防（论文文献综述）
苏珊[1]（2020）在《基于SAA监测的北京市西王路地裂缝形变分析及预测研究》文中认为地裂缝是一种具有隐蔽性和缓变性的地质灾害,已经对许多类型的工程建设项目,比如线性工程项目、水利设施和城市建筑等造成直接损害,对人类的生命以及财产安全造成极大威胁。因此,亟需要对地裂缝灾害进行有效监测,分析其活动性以及预测其位移变化趋势,为预警地裂缝灾害防治提供强有力的判断依据。地裂缝位移活动是评价地裂缝活跃性的重要参考指标,准确、全面、实时获取地裂缝位移形变量已经成为该研究方向的主要目标。阵列式位移传感器（Shape Accel Array,SAA）具有高精度、高频率等特点,故可以应用于变形监测工程项目中,其数据获取精度可以达到±1.5mm/32m,频率可以达到一小时获取一次数据。因此,本研究将SAA埋设于西王路地裂缝内部,贯穿地裂缝上、下盘,实时采集地裂缝内部的三维位移活动信息。但是,单一从位移活动变化来评价地裂缝活跃性并不可靠,位移形变量不能够反映出地裂缝自身机理与环境外力相互作用的效果,故而,本文提供了一种系统性处理SAA监测数据的方法,在此基础上,提出了基于瞬时总能量模型的地裂缝活跃性分析方法。位移活动分析与瞬时总能量分析方法互相补充,弥补了单一分析法的缺陷。由于地裂缝灾害的发生具有很强的偶发性,影响因素众多并且各影响因素之间往往随机发生。因而,对于地裂缝灾害的风险规避,仅进行位移监测和活动分析是远远不够的,我们还需要对灾害提前进行安全性评估,所以地裂缝的位移活动预测是很有必要的。基于上述方法及目标,本文的主要内容及研究结果有如下几个方面:（1）西王路地裂缝监测方案设计。详细介绍了地裂缝传统监测方法以及本文所使用的SAA监测技术,对比分析了传统监测方法以及SAA监测技术的优缺点。通过合理及优化SAA的地下布设方案,分别水平布设了16节段SAA传感器,垂直布设了8节段SAA传感器,获取了西王路地裂缝自2015年11月23日至2017年3月2日监测点的三维形变信息。实验结果表明,SAA技术是一种有效监测地裂缝内部位移活动的手段,其获取的高采样频率数据可以用来详细刻画地裂缝的活动模型。（2）西王路地裂缝位移活动的周期性规律。综合水准测量、全球定位系统的地裂缝地表监测结果与SAA传感器地下监测结果,从地裂缝地表和地下两个角度,总结归纳了本文研究区域北京市西王路地裂缝的周期性形变规律。结合以往的研究,分析讨论了西王路地裂缝形成和发展原因,可以通过设计合理的避让,在一定程度上规避地裂缝灾害带来的危害。（3）集成信号分解与斯皮尔曼相关系数的SAA传感器监测信号降噪。对于SAA监测的地裂缝位移信号首先采用极点对称模态分解方法,将其分解成多个简单子信号。接下来采用斯皮尔曼相关系数求解子信号与原始信号之间的相关性,对于噪声占主导地位的子信号剔除,从而达到联合降噪的目的。采用均方根误差和信噪比两个精度评定指标进行精度评定,均方根误差和信噪比均提高了10%左右,降噪效果比较理想。（4）基于瞬时总能量模型的地裂缝活动分析方法。由于以前的能量模型在求解时默认能量是不变的,只是简单地将其投射到一些固定的频率点上,所以这种方法是不可取的。因此,本文提出了基于子信号相对动能叠加的瞬时总能量模型,不仅表达了能量随时间变化的特性,而且给出了瞬时总能量的实际物理意义。利用相对动能模型计算各子信号位移随时间变化的瞬时能量,然后将各子信号的瞬时能量叠加得到瞬时总能量。利用瞬时总能量的变化来反映地裂缝的活动性。（5）基于支持向量回归的地裂缝位移活动预测。埋于地下的SAA传感器可以一小时测取一次监测点的位移变化情况,数据的采样频率可以满足我们能够近乎实时监测地裂缝的变形活动。但是地裂缝灾害的发生往往是缓变的、随机的,因此,我们可以在SAA实时监测的同时,使用支持向量回归方法对SAA监测的每日位移变化量进行预测,由此来预报和评估地裂缝灾害潜在的风险。
胡辉辉[2]（2020）在《基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究》文中研究表明在人类活动和工业发展的作用下,湖泊面临着严峻的水污染问题,直接影响到湖泊的生态环境和人类的生产生活。湖泊的水质监测是水污染防治的重要依据,尽管传统的监测方法可以精细地分析水质参数,但其耗时费力、成本高,易受水文气象条件的限制,难以完成适时、大范围的监测。遥感技术能快速、大范围反映出水质时空分布特征,多样的遥感数据和不断更新的水质遥感反演模型使水质监测更加方便快捷,促进了遥感技术在水质监测应用的发展。本文以白洋淀为研究对象,通过多种遥感数据估算了叶绿素a（Chl-a）和化学需氧量（COD）的浓度。与现场采样同步的卫星数据仅有Landsat-7较合适,而其空间分辨率为30m,一定程度上为估算水质参数浓度带来较大误差。因而本文通过基于多源遥感数据的时空融合研究弥补研究时期缺少高分辨率数据的问题,从而保障湖泊水质监测的准确性。结果表明:（1）针对可用卫星数据分辨率较低的问题,通过STNLFFM算法,分别利用GF-4和MODIS数据与Sentinel-2数据进行时空融合实验,选择Landsat-7数据对融合数据进行定性和定量评估,发现GF-4和Sentinel-2的时空融合效果更好,相关性、均方根误差及平均差值均满足研究所需。（2）通过分析水体中Chl-a光谱特征,利用基于半分析模型的三波段算法反演了白洋淀烧车淀的Chl-a浓度,对估算的Chl-a浓度进行定量分析,决定系数（R2）为0.67,平均相对误差（MRE）为10%,均方根误差（RMSE）为1.42ug/L,保证了水质监测的精度。（3）分别利用BP神经网络模型,基于Landsat-7数据和时空融合的Sentinel-2数据反演白洋淀的Chl-a和COD浓度。利用12个Chl-a实测验证点和8个COD实测验证点对两种水质参数的反演结果进行了精度评价,分析发现基于时空融合生成的Sentinel-2数据在计算两种水质参数浓度上均表现出良好的精度,可较好的反映白洋淀Chl-a浓度和COD浓度的空间特征分布。
李哲[3]（2019）在《基于多模GNSS的滑坡实时动态监测算法研究》文中研究说明我国是世界上滑坡灾害最为严重的国家之一,科学有效的灾害预警技术是保障人民生命财产的重要举措。通过监测滑坡体的地表位移变化可以反映出滑坡的稳定状态,是目前滑坡监测的常用方法之一。GNSS-RTK技术可以直接获取地表滑坡监测点三维坐标,具有精度高、自动化、全天候等优点,现已成为滑坡监测的主要技术手段。在滑坡监测中,多系统组合定位带来的解算压力、滑坡体周围的环境干扰、观测噪声等对定位精度的影响都制约着滑坡监测结果的可用性和可靠性,因此在实际工程应用中对滑坡监测的算法提出了更高的要求。本文在BDS和GPS组合相对定位的理论基础上,重点进行了多系统选星、噪声削弱、多路径建模等关键算法研究,本文的主要研究成果和创新点如下:（1）本文针对传统选星方法在实际应用中的不足,提出了一种顾及高度角阈值的改进六星选星法。在BDS/GPS联合实时动态定位解算中,以均方根误差和运算时间作为衡量精度和效率标准,通过数值实验确定了改进六星选星法的高度角建议阈值,并对比了改进六星法和其他选星法在不同长度基线下定位结果。算例结果显示:与传统不选星策略相比,改进六星选星法平面定位精度相当,高程方向定位精度平均提升40%,解算时间平均提升70%。改进六星选星法能有效减弱低高度角卫星对BDS/GPS组合定位影响,在保证不损失定位精度条件下,显着提升了解算效率,兼顾了实时定位的精度和时效性。另外,本文提出的改进六星选星法同样适用于其他模式GNSS实时组合定位。（2）针对在滑坡监测中存在的、难以通过建模或差分的方法消除的复杂噪声,提出了一种采用EEMD方法综合两种数据域的去噪方法。通过实测的滑坡观测数据,验证了EEMD方法相较于EMD在减少模态混叠现象发生方面的优势,提高了去噪效率和可靠性。结果表明:相较于EMD方法,EEMD方法可有效地减少模态混叠现象的发生,提高数据处理的自动化程度,更适用于复杂的监测环境;采用EEMD方法同时在双差观测值域和坐标域进行去噪,均方根误差得到微弱提高,标准差相较于未去噪的结果在E、N、U三个方向分别提高12.3%、46.9%、10.1%,相较于单一数据域去噪分别提高了8.8%、9.5%、8.7%。因此采用EEMD方法综合不同数据域的去噪方式可以有效削弱随机噪声和瞬时强噪声的影响,更能准确刻画滑坡体位移变化情况,为后续建立多路径误差模型提供可靠的坐标变化信息。（3）经过短基线差分后,大部分误差得到消除或削弱,但多路径误差仍然存在,它是限制短基线精度的主要因素。通常滑坡监测环境具有稳定性,因此多路径误差具有一定的周期性规律。本文在采用EEMD方法对原始数据进行去噪的基础上,采用恒星日滤波的方法提取前一时间段的多路径误差建立误差模型,并根据周期特性将其补偿到相对应的后一时间段结果中。实验结果表明,在扣除多路径误差后E、N、U三个方向的RMS分别为0.22cm、0.18cm、0.68cm,提升幅度分别为89%、92%、87%,精度提高十分明显。（4）为了研究地震对滑坡的影响,本文采用GNSS-RTK技术对比分析了九寨沟地震前后黄土滑坡和土石滑坡上监测点位移变化时间序列,根据地震前后监测点相对位置的变化分析了地震对滑坡的作用情况。结果显示:在无地震触发的自然状态下,泾阳南塬黄土滑坡日坐标变化为12mm,紫阳土石滑坡日坐标变化为1.5cm左右;受地震影响泾阳滑坡在年积日221天异常抬升达到5mm,振幅是正常变化量的2.5倍,然后以2mm/d速度持续下沉5天;紫阳滑坡在该天异常抬升达到2.5cm,振幅是正常变化量的1.5倍,然后以2cm/d速度持续震荡5天。震后滑坡震荡强度明显增大,坡体异常波动,与地震引起的坡体累进破坏效应理论相吻合。基于GNSS-RTK技术可以实时有效地监测由于震动引起的滑坡加速甚至溃屈变化,为震后的滑坡预警、滑坡应急处置提供决策依据。
吕鹏[4]（2019）在《基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究》文中研究表明随着世界范围内露天矿开采深度不断增大,矿山边坡高度逐渐增加,局部边坡的失稳破坏、滑坡等地质灾害时常发生。近年来,物联网、云计算、数据等新一代信息技术在采矿工程中的深度应用,如何构建边坡工程物理信息融合空间,使之能够与边坡实体之间建立数据自动流动的关联,实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行等功能,进而为解决边坡演化过程中的复杂性和不确定性问题奠定基础,是提升边坡稳定性分析及地质灾害预测的重要发展趋势。本文以首钢矿业公司水厂铁矿为工程背景,围绕高陡边坡稳定性分析问题,首先开展工程地质分析和地应力场测试,分析了高陡边坡失稳机理与爆破荷载扰动下边坡变形特征,提出融合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,形成信息空间与物理空间融合的稳定性分析技术体系,并基于云加端技术构建了试验验证平台。主要研究内容包括:1)调查矿山边坡水文地质和工程地质构造等影响边坡稳定性的基础环境,完成了边坡工程地质分区,开展地应力测量,掌握了矿区边坡地应力场规律,建立了相似物理模型,分析了不同开挖顺序和边坡角设计下边坡失稳过程,数值模拟分析了爆破荷载作用下边坡变形特征,建立的数值仿真模型能够有效模拟边坡结构的失稳规律,反映了边坡结构稳定性演化特征。2)提出了基于物联网的边坡监测系统架构和信息融合方案,针对边坡表面位移、深部位移、应力等物理参数的量测终端与步署方法,设计了终端智能化解决方案,开发了双网络混合异构通信技术,实现了高效近距离通信,提高了通信效率。物联网监测系统的应用,采用直接量测的方式对边坡实体进行状态描述,量测用的端具备计算、存储和通信等智能特征。3)提出并比较了六种综合人工智能方法在边坡稳定性预测的分类问题应用。结果表明基于ML算法和FA的集成AI方法能够有效应用于边坡稳定性预测分类问题,且能够使用混淆矩阵,ROC曲线和AUC值进行验证。研究还表明优化的SVM模型在预测结果可靠性上具有最优值。4)提出一种混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,并建立了软件原型,将虚拟仿真模型作为人工智能训练数据的生成器,利用单分类支持向量机方法实现对结构异常状态的检测,同时基于该人工智能模型,将物联网实测数据作为输入,对物理空间真实环境下的边坡结构进行异常态检测,通过一个子模型的仿真和实时监测实例验证,结果表明该方法能够较早对结构的异常状态进行预警。该方法弥补了矿山开采应用数据驱动方法是历史数据不足的缺点,同时又能够实现在线实时预测。5)利用Hadoop平台搭建了基于云计算的边坡稳定性分析数据管理平台,采用HDFS、HBase与Hive建立数据存储与数据管理系统,搭建和应用MapReduce进行并行计算,利用Spark内存并行化计算平台作为数据分析计算系统,构建虚拟边坡数据模型,对边坡稳定性数据进行分析。本文的研究结果基于物理信息空间融合思想,利用新一代信息技术构建了混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析技术架构,建立了云加端试验验证平台,为大型矿山等边坡结构的稳定性分析与预测提供了新的方法。
方志平[5]（2018）在《GB-InSAR滑坡灾害遥感监测方法研究和系统实现》文中提出山体滑坡、泥石流等自然灾害在我国频繁发生,严重威胁人民的生命财产安全。常规的现场传感器组网测量法、全球定位系统（GPS）遥感监测等手段,不能提供滑坡精细的空间延拓信息,不可应用于处于高风险或尚未形成滑坡的地段,而且该类型的系统设备造价不菲,维护困难,使用成本较高。鉴于传统监测方法的诸多不足,科技工作者提出了地基合成孔径雷达差分干涉测量技术,该方法目前是遥感监测领域的一个热点,但是由于该技术发展时间较短,所以其中还有诸多问题和难点急需解决。本文围绕地基干涉合成孔径雷达（GB-InSAR）快速成像算法和GB-InSAR硬件平台具体实现展开研究,其主要内容和创新点如下:（1）针对现有的几种GB-InSAR成像算法进行分析,发现目前算法存在的问题是近场观测和快速成像不能同时实现。基于现有算法存在的问题,本文提出了一种新的基于高阶泰勒展开和非均匀快速傅里叶变换（FFT）的GB-InSAR快速成像算法,利用多变量的高阶泰勒展开理论对回波表达式中的斜距项进行非线性相位近似,随后引入广义Keystone变换概念,处理方位向和距离向的耦合,由于数据的非均匀性,只能使用传统的傅里叶逆变换进行图像聚焦操作,但是该方法过程复杂,计算量大,使得原有的快速成像算法失去优越性,所以本文后续又引入非均匀FFT的概念,对非均匀的回波数据矩阵进行快速傅里叶变换,最终实现了对远、近场数据进行快速成像的目标。最后本文利用提出的快速成像算法进行了Matlab点目标成像的仿真实验。仿真结果表明,本文提出的成像算法可以有效地实现远、近场数据快速聚焦操作。（2）目前国内基于GB-InSAR系统用于形变监测的研究还较少,大多还停留在实验室仿真阶段或购买国外现成的产品进行可行性验证。国外的GB-InSAR设备虽然技术略为成熟,但是价格昂贵,意大利IDS公司一台普通的IBIS-L设备售价竟高达百万人民币,使得该类型的设备难以普及民用。本文作者预基于此点,尝试着提出一种小型化低功率的GB-InSAR系统解决方案。在本文的第五章详细地介绍了系统的具体实现方案,其中包括RF前端信道设计,基带信号的采集与处理,系统机械结构的搭建及合成孔径的方法,并介绍了该系统的各项参数,结合雷达方程给出了最大测量距离,随后利用本文设计的GB-InSAR系统进行了形变监测实验,验证了该系统用于形变监测的有效性。
武胜男[6]（2017）在《海上钻井动态风险及安全屏障可靠性评估方法研究》文中研究表明海上钻井过程受到多种不确定因素的影响,特别是钻遇岩灰岩地层或钻井液密度窗口窄的区域,易发生井漏、井涌等井下复杂情况,开展钻井过程动态风险预测及诊断具有重要的理论意义和工程应用价值。本文以海上某油气田开发为背景,针对海上钻井事件风险动态定量分析,早期实时风险预警,安全屏障的可靠性评估及维护优化四大主题开展了深入研究,主要工作如下:1.结合海上控压钻井系统与过程工艺的特点,根据钻井工程系统论和安全屏障理论,建立了基于井底压力控制机理的多工况下钻井井漏、井涌风险演化综合模型。该模型以风险因素耦合演化和基于安全屏障的事件链为线索,描述了井漏、井涌的发生、发展过程,为海上钻井井喷等灾难性事故的预防提供理论指导。2.针对钻井过程的动态效应难以捕获,钻井液密度等事件状态改变时的概率更新困难,以及过程不确定性对量化结果影响等难题,提出了基于动态贝叶斯理论和不确定性相结合的动态定量风险评估方法,实现多工况条件下钻井过程的动态风险定量评估、基于不确定性的根本原因诊断、风险演变趋势及敏感性分析。3.针对钻井工艺参数数据变化规律的非线性问题、变化趋势不明显或延迟,仅靠常规指标监测不能满足早期溢流和井漏预警的要求,建立了一种基于多指标融合的实时钻井参数预警模型,通过动态安全阈值判断及Bayes估计实现早期实时的钻井异常预警。4.考虑安全屏障系统的可靠性评估通常基于设备的失效服从指数分布、采用不变故障率以及测试后设备恢复最新状态等假设的不适用性,提出了基于时间依赖故障率的可靠性分析方法,以评估安全屏障系统的需求失效概率,建立了考虑周期间相互影响的数学模型,实现了不同测试周期的PFDavg的变化趋势的预测及安全完整性等级的评估。5.针对屏障系统在测试和维护过程中给海上钻井事故带来的延迟,提出了基于多相Markov过程和维修状态的预防性测试及维护方法,建立不同系统的多状态Markov模型,预测评估非周期性、测试失误及延迟维修对系统不可用度的影响。
张志敏[7]（2017）在《GNSS接收机实时载波相位差分定位技术的研究与实现》文中研究表明载波相位实时动态差分定位技术（Real Time Kinematic,RTK）是目前高精度定位服务应用领域的主要技术。随着人们对定位导航技术需求的增高,该技术在民用市场存在较大的需求潜力。RTK系统中单频技术可满足民用产品的低成本、高精度需求特性。本文实现了单频RTK技术的核心算法,以及在现有算法基础上的优化分析和基于实际场景的定位性能对比测试。针对单频RTK技术主要存在的计算复杂度高问题,提出了基于双站的主成分最优精度选星方案,在等精度条件下通过卫星优选降低矩阵计算复杂度;针对单频RTK求解收敛速度慢问题,提出基于LLL算法的自适应高度去相关方案,在保证去相关效率的基础上提高转换成功率,从而进一步压缩搜索空间,提高收敛速度。主要研究内容如下:1.RTK中整周模糊度解算传统算法的实现。文中针对RTK核心算法研究现状与分析所提出的整周模糊度解算方法—LAMBDA算法,进行了理论与实验分析,并针对算法的求解资源与收敛速度做出进一步研究。2.基于双站的主成分最优精度选星算法的研究与实现。通过研究对计算复杂度影响较大的卫星筛选问题,提出了综合考虑双站卫星信号参数指标的主成分综合变量分析法,并通过实验比较了优化算法与原有LAMBDA算法中的卫星处理方法、最小GDOP卫星选取算法的计算复杂度和定位精度,在保证GDOP和定位误差精度指标,以及降低较差卫星信号的消极影响的基础上,单双系统情况下减少观测矩阵计算量分别高达57.8%、92.1%。3.基于LLL算法的自适应高度去相关算法的研究与实现。针对单频情况下收敛速度慢的问题,本文通过研究模糊度相关性大小与搜索空间的必然联系,在分析了三种常用去相关算法性能的基础上,以LLL算法为出发点,提出自适应分片规约去相关算法。在保证转换成功率可达95%的条件下,优化算法的矩阵谱条件数降低0.69%。因此,该算法可兼顾较高的成功率与去相关效率,从而压缩搜索范围,提高收敛速度。本文在实现研究内容的基础上,搭建系统软硬件测试环境,通过以LAMBDA算法为核心的原有系统和针对低成本、单频情况提出的改进型算法优化系统的工程化对比测试结果,阐述优化系统在收敛速度、卫星组合稳定性、基线定位精度方面的性能优势。
杜俊杰[8]（2016）在《基于自适应滤波的汽车稳定性控制系统状态估计》文中研究说明汽车电子稳定程序（Electronic Stability Program,ESP）中,需要更多的车辆状态信息,如轮胎力、纵侧向速度、横摆角速度和质心侧偏角等。然而,由于物理原因或成本问题,有些状态信息无法找到非常有效适用的传感器来直接进行测量。为此,国内外学者提出了基于状态估计模型和状态估计方法实现车辆状态信息估计来解决这种状态信息不完全性问题。根据ESP控制中所需要考虑的自由度,选取了七自由度车辆动力学模型,并利用CarSim仿真软件对选取的七自由度车辆动力学模型进行模型验证。结合状态参数估计的思想将该模型的动力学方程写为状态方程;根据ESP应用中实际可用的传感器,建立了量测方程;车辆状态方程和量测方程各式中用到的轮胎力均需通过轮胎模型求取,本文从控制科学的角度将随机走动模型选为轮胎模型将轮胎力作为待估计的未知参数进行状态扩维,将扩维后的车辆状态空间模型作为汽车稳定性控制系统状态估计模型。介绍经典卡尔曼滤波（Kalman Filter,KF）理论的优点,由于KF只适用于线性系统,但汽车动力学模型是非线性的,应该采用适用于非线性系统的卡尔曼滤波,因此在理解了KF理论的基础上,本文深入探究了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）和自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）,这些滤波算法都是基于KF的扩展且都能对非线性系统的状态进行估计。EKF滤波算法通过对非线性函数的Taylor展开,将非线性问题转化为线性问题时存在高阶项截断误差,且非线性函数的雅可比矩阵的求解计算量也比较大。针对EKF滤波的不足,引出了UKF滤波算法,该滤波算法使用采样方法近似非线性分布来解决非线性问题,UKF以UT变换为基础,卡尔曼滤波为框架,通过确定性采用策略直接逼近状态的后验分布,整个滤波过程不需要求导计算雅克比矩阵,计算时间和估计精度比EKF高。EKF和UKF以准确的数学模型和噪声的统计特性已知为基础,而当汽车行驶的周围环境发生变化或者运动状态剧烈变化时,将会对噪声的统计特性产生比较大的影响,大大降低了EKF和UKF滤波精度和稳定性。针对汽车在行驶过程中遇到一定的干扰,对车载传感器造成一定的影响,导致传感器的统计特性难以准确获得,即量测噪声的统计特性时变或未知这个问题,设计了自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）算法,AUKF通过信息序列实现了对量测噪声协方差阵的在线估计,提高了UKF的自适应能力。仿真结果表明,在量测噪声未知或时变的情况下,对汽车的状态变量进行估计,AUKF的估计性能最高,状态估计值最接近于真实值。
林一[9]（2015）在《基于上下文感知的移动增强现实浏览器构建及优化方法研究》文中指出随着移动互联网和移动智能终端的高速发展,近年来人们越来越多的使用移动应用程序处理日常事务。基于地理位置信息提供服务的应用以其时效性和便捷性成为最受欢迎的移动应用之一,其中增强现实类浏览器具有将后台信息叠加到实景环境中以提供虚实融合的增强信息的特点,将人机交互方式由键盘鼠标在二维屏幕上的指令转变为体感控制在三维空间的操纵,在其推出后迅速得到了人们的认可。最新的研究成果表明增强现实服务在吸引用户极大关注的同时却出现了使用频率低和使用时间短的状况,现实中表现为增强现实浏览器安装率高而使用率低的矛盾,其内在原因在于开发者对人因问题的忽视导致浏览器在设计阶段就存在缺陷。本文针对移动增强现实浏览器的构建和优化方法开展了深入系统的研究工作,旨在基于光电信息、图像处理、认知科学、设计心理学和人机交互等学科的理论构建新型移动增强现实浏览器系统,并通过迭代设计不断优化浏览器的性能,研究成果有助于解决当前制约移动增强现实浏览器普及应用的诸多人因问题,可以显着改善用户的交互体验。本文的主要研究工作包括:1.针对当前增强现实浏览器中由于标签使用不当阻碍用户认知操作的问题,提出了一种分场景推送上下文感知服务的方法。该方法根据用户寻找兴趣点并检索内容的认知流程划分场景,采用上下文感知四层服务框架分别创建了三个场景的功能模块,基于词汇树的海量场景识别算法和基于BRISK特征的跟踪注册算法实现了场景中兴趣点的精确识别与实时跟踪,最后通过关联三个场景模块构建了完整的移动增强现实浏览器系统。实验结果表明,与同类浏览器相比,基于上述方法设计的移动增强现实浏览器系统在分类准确度上平均提高了13%,用户对系统预测效果的平均满意度提高了26%。2.为了解决当前移动增强现实浏览器中由于设计偏差导致人为失误的问题,提出并实现了一种新型数据可视化与交互设计流程。首先在分析用户需求并比较增强现实浏览器与传统浏览器不同的基础上将需求转化为任务,然后将抽象信息可视化为数据视图,采用概览与细节相结合的方法对视觉元素进行布局,通过将距离概念引入基于角度的标签投影计算实现了可视化界面的增强现实显示,之后使用渐进式交互法组织离散的数据视图并生成交互界面,最终通过对浏览器原型的三次迭代设计解决了评测过程中发现的人为设计错误。对比测试实验结果表明,采用该方法设计的移动增强现实浏览器系统在两项测试任务中的任务负担指数总体得分高于已有的增强现实浏览器约10个百分点,同时在时间需求和受挫程度两项指标上显着降低了用户的认知负担。3.针对如何解决用户在体验层中加深对兴趣点认知这一关键技术问题,提出了一种基于心智模型理论的新型虚实混合式移动导览交互模式。按照所提出的交互模式在遵循以用户为中心的设计原则下,基于微观和宏观心智模型理论,在分析用户需求的基础上通过反复的可用性测试对开发的增强现实浏览器的交互界面进行迭代设计,使得交互体验不断趋近用户的心理预期。实验结果表明,与已有的增强现实浏览器相比,基于该交互模式的移动增强现实浏览器系统调动了用户主动进行交互的积极性,提高了人机交互的易用性和时效性。4.为了解决由于数据无线传输速度有限和手机图形渲染能力不足造成的用户交互体验中断问题,提出了一种简化三维场景模型复杂度并改进资源集配置与加载的增强现实浏览器性能优化流程。首先通过法线贴图逆向映射精简三维模型的几何结构,在创建虚拟场景后生成场景预设并把模型封装为资源集,然后根据模型被场景调用的频率将所有模型划分为云端的区别模型和手机端的常用模型,最后在还原场景时从云端和手机端异步加载资源集。实验结果表明基于该流程优化的增强现实浏览器系统在资源集载入阶段减少了手机内存一半以上的占用量,提升了用户交互的流畅度,同时视图的刷新帧速率有了两倍以上的提升,改善了交互界面的显示质量。
王思维[10]（2014）在《基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究》文中提出机载激光雷达测量技术（LiDAR）可以直接开展高精度、低成本的三维地形测量，作为一种新型的测量技术，其已在地表数据探测、地形模拟和地形重建中得到广泛应用。但是，机载LiDAR获取的是地表离散分布的三维坐标点，这些坐标点中不仅包括裸露地面、地面植被和建筑物，还包括各种不明性质的地物。如何利用LiDAR数据获取高精度数字地面模型（DTM）是当前研究的热点问题之一。其中，点云滤波处理是获取高精度DTM的关键环节，前人多应用插值后的数据进行滤波处理以获取DTM，该方法虽然可以获取较为平滑的地面模型，但同时容易造成地形特征信息的丢失和误判。本文从机载LiDAR点云数据滤波、分类技术入手，研究了滤波算法的精度，通过建立合理的假设模型，将原始点云数据进行区块划分，化为一系列带有属性特征的点集，以达到滤波效果。主要成果如下：（1）详细介绍了国内外6种主流滤波算法，并且对其优缺点进行了对比分析，选定基于不规则三角网的滤波算法作为本文研究的参照算法。（2）基于ISPRS提供的两块机载LiDAR点云测试数据，分别选择了地形复杂度较强的两个样本，不同滤波算法分析结果显示，采用分割滤波算法得到第一、二类误差较小，该算法对建筑物和植被的分类具有较好效果。（3）四个样本数据分割滤波与八种经典滤波的测试结果表明，分割滤波的两类误差总体较小。其中，样本1的第一类误差均低于其他所有算法；四个样本的第二类误差大小的稳定性相对较弱，推测影响第二类误差的主要因素为地形的复杂性和地形梯度。（4）基于分割滤波算法得到的样本区DTM与测试数据的参考值生成的DTM的差值曲线表明，分割滤波算法在生成DTM方面具有较高的精度。
二、GPS RTK应用中“假值”现象的分析与预防（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、GPS RTK应用中“假值”现象的分析与预防（论文提纲范文）
（1）基于SAA监测的北京市西王路地裂缝形变分析及预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.3 论文的主要内容及结构 |
| 第2章 研究区域概况及监测技术介绍 |
| 2.1 地裂缝机理成因 |
| 2.2 西王路地裂缝概况 |
| 2.3 地裂缝地表监测技术介绍 |
| 2.3.1 水准测量及监测方案 |
| 2.3.2 GPS技术及监测方案 |
| 2.4 地裂缝地下监测技术介绍 |
| 2.4.1 SAA传感器基本原理 |
| 2.4.2 SAA传感器布设方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于SAA监测的西王路地裂缝位移活动信号分解及降噪 |
| 3.1 极点对称模态分解 |
| 3.2 斯皮尔曼相关系数 |
| 3.3 集成ESMD与斯皮尔曼系数联合降噪精度评定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 西王路地裂缝形变活动分析 |
| 4.1 基于传统地表监测技术的西王路地裂缝周期性活动分析 |
| 4.2 基于SAA地下监测技术的西王路地裂缝周期性活动分析 |
| 4.3 基于瞬时总能量的西王路地裂缝活动分析 |
| 4.4 西王路地裂缝活动的影响因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于支持向量回归的西王路地裂缝位移活动预测 |
| 5.1 支持向量回归预测模型算法原理 |
| 5.2 西王路地裂缝位移活动预测及精度评定 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Chl-a浓度的遥感估算研究进展 |
| 1.2.2 COD浓度的遥感估算研究进展 |
| 1.2.3 其他水质参数遥感估算研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 水质遥感反演原理 |
| 2.1 水质遥感监测的原理 |
| 2.2 水质遥感监测常用数据源 |
| 2.2.1 星载多光谱遥感数据 |
| 2.2.2 星载高光谱遥感数据 |
| 2.2.3 非星载遥感数据 |
| 2.3 水质遥感反演方法 |
| 2.3.1 经验方法、半分析方法 |
| 2.3.2 物理方法 |
| 2.3.3 智能算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究区概况及数据采集与处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 野外数据采集 |
| 3.2.1 主要仪器简介 |
| 3.2.2 野外水质数据采集 |
| 3.2.3 无人机数据采集 |
| 3.3 无人机数据和采样数据预处理 |
| 3.4 遥感数据源及预处理 |
| 3.4.1 遥感数据源 |
| 3.4.2 遥感数预处理 |
| 3.4.3 水体提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多源遥感数据的时空融合 |
| 4.1 时空融合方法 |
| 4.2 STNLFFM模型 |
| 4.3 多源遥感数据的时空融合 |
| 4.3.1 基于GF-4与Sentinel-2的时空融合 |
| 4.3.2 基于MODIS与Sentinel-2的时空融合 |
| 4.4 预测影像精度评价 |
| 4.4.1 精度评价方法 |
| 4.4.2 评价结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水质参数的估算研究 |
| 5.1 白洋淀水体光谱特征分析 |
| 5.2 基于半分析方法估算Chl-a浓度 |
| 5.3 基于神经网络模型水质参数浓度的估算 |
| 5.3.1 神经网络参数设置 |
| 5.3.2 Chl-a浓度的估算 |
| 5.3.3 COD浓度的估算 |
| 5.3.4 估算结果的对比与评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 主要结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 基本资料 |
| 研究生期间参与的项目与论文发表情况 |
| 致谢 |
（3）基于多模GNSS的滑坡实时动态监测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 GNSS多系统选星现状 |
| 1.2.2 GNSS数据去噪研究现状 |
| 1.2.3 GNSS定位多路径误差研究现状 |
| 1.2.4 GNSS相对技术在滑坡实时监测中的应用现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 第二章 GNSS滑坡监测理论与技术 |
| 2.1 相对定位数学模型 |
| 2.1.1 载波相位测量原理 |
| 2.1.2 差分观测方程及其线性化 |
| 2.2 误差来源及处理策略 |
| 2.2.1 与卫星有关的误差 |
| 2.2.2 与信号传播有关的误差 |
| 2.2.3 与接收机有关的误差 |
| 2.2.4 其他误差 |
| 2.3 周跳探测及修复 |
| 2.4 整周模糊度固定理论和方法 |
| 2.5 GNSS-RTK技术的数据处理流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 GNSS选星策略在滑坡实时监测中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 GNSS组合定位中选星介绍 |
| 3.2.1 组合定位原理 |
| 3.2.2 选星原理 |
| 3.2.3 常用选星方法介绍 |
| 3.3 一种适用于滑坡实时监测的改进六星选星法 |
| 3.3.1 改进的六星选星法原理 |
| 3.3.2 改进的六星选星法流程 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 高度角阈值的确定 |
| 3.4.2 不同选星方法适用性分析 |
| 3.4.3 不同长度基线适用性分析 |
| 3.4.4 实验结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 EMD方法在滑坡监测降噪处理中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 EMD和 EEMD算法原理 |
| 4.2.1 EMD和 EEMD介绍 |
| 4.2.2 信号重构与分解 |
| 4.3 基于仿真数据的去噪性能验证分析 |
| 4.4 基于EEMD的滑坡监测不同数据域降噪分析 |
| 4.4.1 不同数据域去噪方法 |
| 4.4.2 不同数据域去噪结果分析 |
| 4.5 基于EEMD去噪的滑坡监测多路径建模分析 |
| 4.5.1 恒星日滤波多路径建模分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 GNSS实时监测算法在地震滑坡工程中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 几种典型滑坡介绍 |
| 5.2.1 黄土滑坡 |
| 5.2.2 岩石滑坡 |
| 5.3 GNSS-RTK技术在地震滑坡监测中的应用 |
| 5.3.1 地震期间基准站稳定性分析 |
| 5.3.2 地震对滑坡的影响分析 |
| 5.4 滑坡监测系统介绍 |
| 5.4.1 硬件系统 |
| 5.4.2 软件系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
| 致谢 |
（4）基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡变形破坏机理研究 |
| 1.2.2 基于数值模型的高陡边坡稳定性分析 |
| 1.2.3 数据驱动的边坡稳定性智能分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 工程地质概况与边坡稳定性分析 |
| 2.1 工程地质分析 |
| 2.2 地应力场分布规律 |
| 2.3 高陡边坡失稳相似物理模拟实验 |
| 2.3.1 相似模型 |
| 2.3.2 边坡破坏特征 |
| 2.4 爆破荷载作用下边坡稳定性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于物联网的边坡结构实时监测技术 |
| 3.1 基于物联网的边坡岩层实时监测体系架构 |
| 3.2 边坡监测物联网自组织网络架构设计 |
| 3.2.1 物联网自组织网络的拓扑结构分析 |
| 3.2.2 分层加扁平化的网络通信架构 |
| 3.2.3 数据采集及传输协议设计 |
| 3.3 量测节点智能化技术 |
| 3.4 边坡监测数据分析 |
| 3.4.1 边坡位移监测 |
| 3.4.2 边坡深部位移监测 |
| 3.4.3 边坡应力监测 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机器学习的边坡稳定性预测方法研究 |
| 4.1 机器学习和超参数整定 |
| 4.1.1 机器学习算法 |
| 4.1.2 超参数整定算法 |
| 4.2 基于机器学习的边坡稳定性分析方法 |
| 4.2.1 边坡稳定性分析机器学习数据集 |
| 4.2.2 机器学习有效性评估 |
| 4.2.3 K-折交叉验证 |
| 4.2.4 超参数整定 |
| 4.3 基于机器学习的边坡稳定性分析综合比较 |
| 4.3.1 超参数整定比较 |
| 4.3.2 机器学习预测性能比较 |
| 4.3.3 基于机器学习的边坡位移预测 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 混合虚拟模型的数据驱动边坡稳定性分析方法研究 |
| 5.1 虚拟模型与人工智能混合分析方法及技术架构 |
| 5.2 物联网监测数据处理 |
| 5.3 基于仿真模型的机器机器学习 |
| 5.3.1 利用虚拟模型生成训练数据集 |
| 5.3.2 单分类支持向量机方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 边坡稳定性综合分析及数据集成平台研究 |
| 6.1 多源异构数据集成方法 |
| 6.1.1 数据处理流程 |
| 6.1.2 数据预处理 |
| 6.2 边坡稳定性数据分析平台 |
| 6.2.1 数据分析平台架构 |
| 6.2.2 数据分析实验平台硬件设计 |
| 6.2.3 边坡稳定性分析平台软件设计 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）GB-InSAR滑坡灾害遥感监测方法研究和系统实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 传统意义上滑坡形变监测方法 |
| 1.3 GB-InSAR滑坡形变监测的优势及国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究内容安排 |
| 2 GB-InSAR成像基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 GB-InSAR滑坡位移监测几何模型 |
| 2.3 GB-InSAR二维分辨率 |
| 2.3.1 距离向分辨率 |
| 2.3.2 方位向分辨率 |
| 2.4 距离徙动算法(RMA) |
| 2.4.1 点目标仿真 |
| 2.4.2 方位向傅里叶变换 |
| 2.4.3 匹配滤波 |
| 2.4.4 Stolt插值 |
| 2.4.5 二维傅里叶逆变换到图像域 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于高阶泰勒展开和非均匀FFT的GB-InSAR快速成像算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现有的GB-InSAR成像算法及其存在的问题 |
| 3.3 基于高阶泰勒展开和非均匀FFT的GB-InSAR快速成像算法 |
| 3.3.1 距离向FFT与参考函数相乘 |
| 3.3.2 利用多变量高阶泰勒展开理论进行非线性相位近似 |
| 3.3.3 广义Keystone变换 |
| 3.3.4 非均匀FFT实现快速聚焦 |
| 3.3.5 仿真结果及其分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 GB-InSAR相位差分干涉形变测量基本原理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 差分干涉测量模型及数据处理流程 |
| 4.3 图像配准 |
| 4.4 干涉图生成 |
| 4.5 相位缠绕及解缠 |
| 4.6 形变反演结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 GB-InSAR滑坡位移监测系统硬件平台搭建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 S波段FMCW雷达系统设计 |
| 5.2.1 雷达RF前端信道设计 |
| 5.2.2 基带信号采集与处理 |
| 5.2.3 系统机械结构与合成孔径的实现 |
| 5.2.4 系统参数 |
| 5.2.5 测试结果及其分析 |
| 5.3 C波段FMCW雷达系统设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.三角波调制信号原理图 |
| B.Video信号放大器原理图 |
| C.作者在攻读硕士学位期间参与发表的论文 |
| D.作者在攻读硕士学位期间参与的比赛和项目 |
（6）海上钻井动态风险及安全屏障可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风险演化机理研究现状 |
| 1.2.2 风险评估技术研究现状 |
| 1.2.3 异常预警方法研究现状 |
| 1.2.4 可靠性评估技术研究现状 |
| 1.2.5 研究现状不足 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第2章 海上钻井井下风险演化综合模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钻井风险演化理论 |
| 2.2.1 系统论 |
| 2.2.2 屏障理论 |
| 2.3 井底压力控制机理研究 |
| 2.3.1 控压钻井系统简介 |
| 2.3.2 井底压力平衡机理 |
| 2.4 海上钻井事件风险演化模型 |
| 2.4.1 井下异常统计与特征分析 |
| 2.4.2 风险影响因素及耦合分析 |
| 2.4.3 基于安全屏障的事件链演化分析 |
| 2.4.4 多工况下钻井事件风险演化综合模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于UDBNs动态定量风险分析方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 动态贝叶斯理论 |
| 3.2.1 贝叶斯理论 |
| 3.2.2 动态贝叶斯网络 |
| 3.3 动态贝叶斯网络不确定性建模分析 |
| 3.3.1 未知风险影响因素不确定性分析 |
| 3.3.2 因素间逻辑关系不确定性分析 |
| 3.3.3 概率参数不确定性分析 |
| 3.3.4 模型验证对比分析 |
| 3.4 基于UDBNs动态风险预测与推理 |
| 3.4.1 概率风险演化预测分析 |
| 3.4.2 根原因推理分析 |
| 3.4.3 敏感性分析 |
| 3.5 实例应用研究 |
| 3.5.1 多工况井漏的UDBNs建模 |
| 3.5.2 动态定量风险分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于实时钻井参数的异常预警模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于动态阈值法的井下风险判别 |
| 4.2.1 钻井异常事件预警指标确立 |
| 4.2.2 预警指标特征向量提取 |
| 4.2.3 动态安全阈值判别 |
| 4.3 基于Bayes参数估计的多指标融合预警模型 |
| 4.3.1 钻井指标变量的分布类型 |
| 4.3.2 极大似然函数的参数估计 |
| 4.3.3 多指标融合的实时预警模型 |
| 4.4 实例应用研究 |
| 4.4.1 钻井异常预警指标特征值计算 |
| 4.4.2 实时预警结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于TDFR的安全屏障可靠性评估方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于TDFR的可靠性评估方法 |
| 5.2.1 时间依赖故障率函数 |
| 5.2.2 完全验证测试周期内的PFD_(avg)计算 |
| 5.2.3 部分行程测试周期内的PFD_(avg)计算 |
| 5.2.4 基于RBD驱动的Petri-net建模验证 |
| 5.3 实例应用研究 |
| 5.3.1 执行安全阀子系统失效分析 |
| 5.3.2 连续测试周期内可靠性预测与评估 |
| 5.3.3 模型参数对系统可靠性的影响 |
| 5.3.4 部分行程测试对系统可靠性的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 预防性测试及维护优化方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于MMPR的不可用度计算方法 |
| 6.2.1 MMP不可用度推导过程 |
| 6.2.2 基于非周期功能测试维护的MMPR建模 |
| 6.2.3 基于不完全测试维护的MMPR建模 |
| 6.2.4 MonteCarlo模拟验证对比分析 |
| 6.3 实例应用研究 |
| 6.3.1 BSRP失效分析 |
| 6.3.2 非周期性功能测试影响分析 |
| 6.3.3 不完全测试的测试失误影响分析 |
| 6.3.4 维修时间优化分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）GNSS接收机实时载波相位差分定位技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 卫星导航发展趋势 |
| 1.2 RTK应用发展趋势 |
| 1.2.1 RTK应用领域需求分析 |
| 1.2.2 RTK技术应用的发展趋势 |
| 1.3 RTK核心算法研究现状 |
| 1.3.1 RTK系统介绍 |
| 1.3.2 整周模糊度解算 |
| 1.3.3 算法及产品研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 RTK系统核心算法的研究与实现 |
| 2.1 RTK系统工作原理 |
| 2.2 RTK系统数据处理技术 |
| 2.2.1 数据处理流程 |
| 2.2.2 RTK观测模型 |
| 2.3 LAMBDA算法的研究与实现 |
| 2.3.1 算法的研究 |
| 2.3.2 算法的程序实现 |
| 2.4 计算复杂度的相关分析 |
| 2.5 求解收敛速度的研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于低成本、单频RTK算法的研究与实现 |
| 3.1 基于双站的主成分最优精度选星算法的研究 |
| 3.1.1 选星问题分析 |
| 3.1.2 基于双站的主成分最优精度选星算法 |
| 3.1.3 算例分析 |
| 3.2 基于LLL算法的自适应高度去相关算法的研究 |
| 3.2.1 现有方法的去相关性能分析 |
| 3.2.2 基于LLL算法的自适应高度去相关算法 |
| 3.2.3 算例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 RTK定位系统的测试与分析 |
| 4.1 系统优化流程 |
| 4.2 系统测试平台 |
| 4.2.1 数据处理平台 |
| 4.2.2 算法验证平台 |
| 4.3 测试环境搭建与配置 |
| 4.3.1 测试拓扑方案 |
| 4.3.2 硬件测试环境 |
| 4.3.3 测试参数的相关配置 |
| 4.4 测试与分析 |
| 4.4.1 测试方案 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 重要缩略语 |
| 附录2 NEA0183数据帧字段信息 |
| 致谢 |
（8）基于自适应滤波的汽车稳定性控制系统状态估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 ESP概述 |
| 1.2.1 ESP控制原理 |
| 1.2.2 国内外汽车稳定性控制系统的发展与研究现状 |
| 1.3 车辆状态估计研究现状及分析 |
| 1.3.1 国外车辆状态估计的研究现状及分析 |
| 1.3.2 国内车辆状态估计的研究现状及分析 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 汽车稳定性控制系统状态估计模型的建立 |
| 2.1 车辆动力学模型的选取 |
| 2.2 车辆动力学模型的验证 |
| 2.2.1 CarSim仿真软件介绍 |
| 2.2.2 CarSim虚拟试验 |
| 2.3 车辆状态方程 |
| 2.4 车辆量测方程 |
| 2.5 状态估计模型的建立 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于无迹卡尔曼滤波的汽车稳定性控制系统状态估计 |
| 3.1 经典卡尔曼滤波 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波 |
| 3.3 无迹卡尔曼滤波 |
| 3.3.1 UT变换 |
| 3.3.2 基于比例修正的最小偏度单行采样 |
| 3.3.3 UKF算法流程 |
| 3.4 仿真试验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于自适应无迹卡尔曼滤波的汽车稳定性控制系统状态估计 |
| 4.1 自适应滤波 |
| 4.2 自适应无迹卡尔曼滤波算法 |
| 4.3 量测噪声统计估计器 |
| 4.4 AUKF算法流程 |
| 4.5 仿真试验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 本文研究工作的总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）基于上下文感知的移动增强现实浏览器构建及优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 |
| 1.2.1 基于上下文感知的浏览器系统构建 |
| 1.2.2 基于用户体验的优化设计 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 移动增强现实浏览器的上下文感知服务 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 移动增强现实浏览器的上下文感知服务框架 |
| 2.3 多场景上下文感知的移动增强现实浏览器的构建 |
| 2.3.1 系统构成 |
| 2.3.2 信息表示与场景划分 |
| 2.3.3 MARB的上下文感知服务与模块构成 |
| 2.4 效用评价实验 |
| 2.4.1 实验对象与方法 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动增强现实浏览器的信息可视化与交互设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人为失误与人因研究 |
| 3.2.1 设计引发的人为失误 |
| 3.2.2 增强现实浏览器的人因问题 |
| 3.3 移动增强现实浏览器的可视化与交互设计 |
| 3.3.1 移动增强现实浏览器界面的设计流程 |
| 3.3.2 用户需求与任务分析 |
| 3.3.3 数据可视化 |
| 3.3.5 渐进式交互设计 |
| 3.4 测试与评估 |
| 3.4.1 评测对象与方法 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 移动增强现实浏览器交互模式的优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 虚拟现实与增强现实混合式交互模式 |
| 4.2.1 增强现实技术的交互模式 |
| 4.2.2 增强现实交互模式的改进 |
| 4.3 基于心智模型的虚拟现实与增强现实混合交互设计方法 |
| 4.3.1 心智模型的构建 |
| 4.3.2 交互设计的开发环境 |
| 4.3.3 虚拟现实场景的交互设计 |
| 4.3.4 增强现实场景的交互设计 |
| 4.3.5 虚实空间的转换 |
| 4.4 测试与评估 |
| 4.4.1 可用性测试与迭代演进设计 |
| 4.4.2 对比测试 |
| 4.4.3 体验历程映射 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 移动增强现实浏览器系统的优化设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三维模型的优化 |
| 5.2.1 三维模型的数据描述 |
| 5.2.2 三维模型的点面优化 |
| 5.2.3 三维模型的法线贴图优化 |
| 5.3 场景创建、封装与压缩 |
| 5.4 资源集配置与加载的优化策略 |
| 5.5 实验与结论 |
| 5.5.1 测试环境 |
| 5.5.2 比较测试 |
| 5.5.3 可用性评测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 英文缩写中文对照表 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 LiDAR 硬件设备 |
| 1.2.2 点云滤波算法 |
| 1.2.3 主要 LiDAR 点云数据处理软件 |
| 1.3 本文研究的主要内容和体系结构 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 论文的体系结构 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 机载激光雷达系统 |
| 2.1 机载激光雷达的构成 |
| 2.1.1 激光扫描测距系统 |
| 2.1.2 动态差分 GPS |
| 2.1.3 惯性导航装置 |
| 2.1.4 成像装置 |
| 2.2 机载激光雷达测量系统测量原理 |
| 2.3 机载激光雷达发展趋势 |
| 2.4 机载激光雷达技术优势 |
| 2.4.1 机载激光雷达与传统摄影测量比较 |
| 2.4.2 机载激光雷达测量技术与机载 InSAR 二者对比 |
| 2.5 机载激光雷达主要应用领域 |
| 第3章 机载激光雷达数据分析 |
| 3.1 机载激光雷达数据特点 |
| 3.1.1 数据组成 |
| 3.2 机载 LiDAR 的数据组织方式 |
| 3.3 LAS 数据格式 |
| 3.4 LiDAR 数据特点 |
| 第4章 机载 LiDAR 点云数据滤波 |
| 4.1 点云数据滤波原理 |
| 4.1.1 滤波算法的假设条件 |
| 4.1.2 机载激光雷达测量数据的滤波原理 |
| 4.2 点云滤波方法介绍 |
| 4.2.1 数学形态学滤波法 |
| 4.2.2 最小二乘线性内插滤波法 |
| 4.2.3 基于坡度变化的滤波算法 |
| 4.2.4 移动曲面滤波算法 |
| 4.2.5 全波形探测法 |
| 4.2.6 基于不规则三角网滤波方法 |
| 4.2.7 滤波算法比较与分析 |
| 4.3 点云数据滤波处理质量评价要素 |
| 第5章 基于分割的点云数据滤波方法 |
| 5.1 常见的点云数据分割算法 |
| 5.2 点云数据预处理 |
| 5.3 区域分割点云数据滤波综述 |
| 5.4 分割区块前的准备工作 |
| 5.4.1 区块划分 |
| 5.4.2 影像拼接 |
| 5.4.3 平滑处理 |
| 5.4.4 片段编号 |
| 5.5 滤波的假设条件 |
| 5.5.1 拓扑关系描述 |
| 5.5.2 相邻点和片段的关系确定 |
| 5.5.3 片段连续性确定 |
| 5.5.4 片段分类 |
| 5.5.5 扩大感兴趣区搜索新元素 |
| 5.6 滤波参数 |
| 5.7 滤波实验及分析 |
| 5.7.1 滤波实验数据 |
| 5.7.2 滤波试验及数据分析 |
| 5.8 滤波后 DTM 质量评价 |
| 结论 |
| 总结 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
四、GPS RTK应用中“假值”现象的分析与预防（论文参考文献）
- [1]基于SAA监测的北京市西王路地裂缝形变分析及预测研究[D]. 苏珊. 北京建筑大学, 2020(08)
- [2]基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究[D]. 胡辉辉. 郑州大学, 2020(02)
- [3]基于多模GNSS的滑坡实时动态监测算法研究[D]. 李哲. 长安大学, 2019(01)
- [4]基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究[D]. 吕鹏. 北京科技大学, 2019(02)
- [5]GB-InSAR滑坡灾害遥感监测方法研究和系统实现[D]. 方志平. 重庆大学, 2018(04)
- [6]海上钻井动态风险及安全屏障可靠性评估方法研究[D]. 武胜男. 中国石油大学（北京）, 2017(02)
- [7]GNSS接收机实时载波相位差分定位技术的研究与实现[D]. 张志敏. 北京邮电大学, 2017(01)
- [8]基于自适应滤波的汽车稳定性控制系统状态估计[D]. 杜俊杰. 长春工业大学, 2016(11)
- [9]基于上下文感知的移动增强现实浏览器构建及优化方法研究[D]. 林一. 北京理工大学, 2015(03)
- [10]基于分割的机载LiDAR点云数据滤波获取DTM方法研究[D]. 王思维. 成都理工大学, 2014(04)